TL;DR
La mayoría de las herramientas de “IA para soporte al cliente” no son realmente colaborativas: o bien son bots rígidos, o bien plataformas complejas que aíslan la automatización de los equipos humanos. Invent reimagina el soporte como “multiplayer”, donde la IA y las personas comparten contexto y espacio de trabajo, orquestando múltiples modelos, aprendizaje continuo y traspasos fluidos.
El resultado: menos fricción, más confianza y una colaboración humano–IA que impulsa resultados reales para el cliente.
Introducción
Durante los últimos años, “IA para soporte al cliente” ha sonado igual en todos lados. Cada plataforma promete chatbots más inteligentes, respuestas más rápidas y menos tickets. Pero, si miras de cerca, la mayoría de las herramientas caen en uno de dos bandos:
- Chatbots estáticos acoplados a los sistemas existentes – un widget que responde FAQs, quizá crea un ticket, pero vive en su propio pequeño mundo.
- Plataformas pesadas e inflexibles – potentes, pero complejas. Puedes hacer mucho… siempre que estés listo para rediseñar tus flujos, conectar decenas de herramientas y estar cuidando al bot.
Construimos Invent porque ambos enfoques pasan por alto una verdad central: el soporte es multiplayer.
No es solo “un bot hablando con un cliente”. Es un esfuerzo de equipo entre IA, agentes humanos, responsables, operaciones, sistemas y datos. Si tu IA no vive dentro de esa realidad, siempre se sentirá como un accesorio: algo que tienes que estar corrigiendo, monitorizando y explicando.
Invent existe para cambiar eso.
En lugar de otro bot más, estamos construyendo un espacio de trabajo de soporte con IA multiplayer: un lugar donde la IA y las personas comparten contexto, colaboran en tiempo real y mejoran continuamente juntas.
Qué falla en las herramientas actuales de IA para soporte
Sobre el papel, las herramientas de IA para soporte prometen una historia simple: automatizar lo repetitivo, liberar a tus agentes para el trabajo de mayor valor, mejorar CSAT.
En la práctica, los equipos se topan con los mismos problemas una y otra vez.
1. Chatbots que responden, pero no resuelven de verdad
La mayoría de las herramientas son buenas para dar una respuesta, no necesariamente la correcta, ni la resolución completa.
Un flujo típico:
- El bot responde con algo de tu centro de ayuda.
- El cliente no queda del todo satisfecho y hace una repregunta.
- El bot se repite o se pierde.
- El cliente escribe: «Quiero hablar con una persona».
- La conversación vuelve a empezar con una persona, que ahora tiene que volver a hacer todas las mismas preguntas.
Has añadido fricción sin reducir significativamente el trabajo. Los clientes se frustran; los agentes no confían en el bot; los responsables empiezan a apagar la IA «por seguridad».
2. Plataformas pesadas que aun así te dejan cosiendo piezas
En el extremo opuesto, hay grandes plataformas que prometen control total: flujos, reglas, condiciones, enrutamiento granular.
Son potentes, pero a menudo dan por hecho que:
- Rediseñarás tu proceso en torno a la herramienta.
- Tienes tiempo para mantener flujos, prompts e integraciones.
- Tu equipo puede invertir semanas o meses para obtener valor.
Acabas con un sistema sofisticado que, aun así, requiere cableado manual: una herramienta para el chat, otra para el conocimiento, otra para la analítica, otra para el enrutamiento. La IA se convierte en otra capa más que gestionar.
3. IA ciega al contexto real
La mayoría de las herramientas de IA generativa tratan cada mensaje como un prompt de texto aislado:
- Poca o ninguna consciencia de conversaciones pasadas.
- Memoria débil de las preferencias o del historial del cliente.
- Comprensión limitada de los sistemas internos (suscripciones, pedidos, SLAs).
Son “inteligentes” al generar lenguaje, pero no al usar el contexto. En soporte, el contexto lo es todo.
El soporte es y debe ser multiplayer por naturaleza
El soporte es un deporte de equipo.
En cualquier día, un único problema de un cliente puede involucrar a:
- Un chatbot o asistente de IA
- Un agente de soporte de primera línea
- Un especialista o líder de equipo
- Alguien de operaciones que actualiza la documentación
- Una persona de producto que observa patrones en las conversaciones
- CRM, facturación, paneles internos, herramientas de seguimiento de incidentes
Y, lo más importante, los roles no son estáticos:
- La IA puede iniciar la conversación, pero derivarla a una persona.
- Una persona puede resolver hoy algo que mañana debería gestionar la IA.
- Un responsable puede convertir una gran respuesta humana en un patrón reutilizable del que el asistente pueda aprender.
Esto es lo que queremos decir con soporte multiplayer: múltiples actores, algunos humanos, otros IA cuando hace falta, compartiendo el mismo contexto del cliente, el mismo espacio de trabajo y el mismo objetivo: resolver el problema lo más rápido, preciso y empáticamente posible, no solo responder.
- Si tu IA no vive dentro de ese espacio de trabajo compartido, siempre será un apéndice.
- Si tu equipo no puede ver, dirigir y mejorar lo que hace la IA, la confianza nunca se consolidará.
Así que diseñamos Invent alrededor de una idea simple:
La IA y las personas deben trabajar en el mismo lugar, con la misma información, como parte del mismo equipo.
Detalles de contacto de Maya en el espacio de trabajo de soporte, indicando que está chateando a través del widget web en Chrome sobre macOS y que prefiere Inglés (EE. UU.) y Español.
Qué es Invent: una capa colaborativa de soporte con IA
Invent es una capa colaborativa de soporte que se integra sobre tus herramientas existentes y orquesta múltiples modelos de IA, tu documentación, tus datos de clientes y tus agentes en una experiencia unificada.
A grandes rasgos, Invent hace cuatro cosas:
- Orquesta múltiples modelos y herramientas detrás de un único asistente.
- Mantiene una memoria rica, por cliente.
- Vive en el mismo espacio de trabajo que tus agentes.
- Aprende de forma continua a partir de interacciones reales.
Perfil de cliente de Maya con Zydeer como asistente de IA y Jorge Trujillo como el agente humano actualmente asignado.
Un día con Invent
Imagina que una clienta llamada Maya abre tu widget de chat y escribe:
«Hola, quiero hablar con una persona».
1. La IA empieza, pero no insiste en mantener el control
El asistente de Invent saluda a Alberto en función de su historial:
- Sabe que ya usó el widget antes.
- Conoce sus preferencias de idioma (por ejemplo, inglés y español).
- Tiene memoria de pedidos o preferencias anteriores.
El asistente puede intentar ayudar primero:
«¡Hola, Alberto! Puedo ayudarte con la mayoría de las cosas ahora mismo. ¿Nos contactas por tu pedido reciente, facturación o algo más?»
Si Alberto insiste:
«Quiero hablar con una persona.»
Invent no discute. Respeta la intención y deriva la conversación a un agente humano.
2. Traspaso con contexto completo
Cuando el agente humano (por ejemplo, Jorge) toma el control, no ve un chat vacío. Ve:
- Toda la conversación hasta ahora.
- Las preferencias de Maya (p. ej., «siempre pide pizza con queso», «le gustan los coches», etc.).
- Su idioma, navegador y dispositivo.
- Cualquier contexto interno relevante (tickets recientes, plan, etiquetas importantes).
Todo esto es visible en un panel a la derecha: memorias, metadatos y asignación de asistente/agente, de modo que Jorge empiece conociendo a la clienta, en lugar de volver a hacer preguntas básicas.
Vista de memoria de la clienta que muestra preferencias guardadas, incluida la costumbre de pedir cada lunes, la preferencia por la pizza con queso y el interés por los coches.
3. Humanos e IA siguen colaborando
Aunque Jorge esté hablando directamente con Maya, la IA no se ha ido de la sala:
- Puede sugerir respuestas o próximos pasos a Jorge.
- Puede traer documentos relevantes o tickets anteriores al contexto.
- Puede resumir hilos largos para un supervisor.
- Si Maya vuelve en una semana con un problema relacionado, el asistente retoma teniendo en cuenta ese histórico.
Esto es soporte multiplayer en la práctica:
IA y personas compartiendo un espacio de trabajo, en lugar de pelear por el control.
El asistente de IA automatiza una solicitud de reembolso, desde comprobar la elegibilidad hasta procesar el reembolso, antes de traspasar a un agente humano que confirma el reembolso de $89.99 al cliente Victor.
Por qué la orquestación importa más que cualquier modelo individual
Los modelos son intercambiables; la orquestación es el producto.
Tareas de soporte diferentes se benefician de capacidades distintas:
- Clasificación y enrutamiento → modelos más pequeños y rápidos.
- Recuperación de conocimiento → búsqueda especializada + embeddings.
- Conversaciones largas y matizadas → modelos de lenguaje de primer nivel.
Invent orquesta todo esto detrás de una interfaz simple:
- Un único asistente que se siente unificado para tu equipo y tus clientes,
- Mientras que, bajo el capó, múltiples modelos y herramientas hacen exactamente los trabajos para los que son mejores. Lo llamamos Auto.
Esto tiene algunas ventajas importantes:
- Resiliencia: si un modelo se degrada, podemos redirigir para evitarlo.
- Control de costes: no todas las tareas necesitan un modelo caro.
- Personalización: distintos clientes (o flujos de trabajo) pueden preferir diferentes stacks de modelos.
- Y, lo más importante: tu equipo no tiene que pensar en esto.
Ven un asistente que funciona; nosotros nos encargamos de la orquestación.
Menos tiempo diseñando árboles, más tiempo viendo cómo se mueven las métricas
La mayoría de los equipos con los que hablamos sueñan con resultados muy específicos:
- Mayor desviación al autoservicio.
- Menor tiempo medio de gestión.
- Mejor resolución en el primer contacto.
- CSAT más alto.
Invent está hecho para enfocarte en esos resultados, en lugar de en la configuración.
Porque el asistente:
- Lee y se mantiene sincronizado con tu documentación.
- Aprende de conversaciones pasadas.
- Comparte un espacio de trabajo con tus agentes.
- Se conecta a tus sistemas (CRM, facturación, herramientas internas).
Y con esto, dedicas mucho menos tiempo a:
- Diseñar árboles de decisión.
- Microajustar prompts.
- Microgestionar el comportamiento del bot.
En cambio, dedicas más tiempo a:
- Decidir dónde la IA debería automatizar con confianza.
- Mejorar Instructions y enriquecer AI Knowledge.
- Observar en tus informes las tendencias de desviación y tiempo de gestión.
Queremos que sientas que la IA es un compañero más, no otro sistema que mantener.
Nuestra visión: soporte liderado por humanos y amplificado por IA
En un mundo donde todos los proveedores dicen “usamos AI para soporte”, creemos que el planteamiento está mal.
El futuro no es AI en lugar de personas.
Es personas y AI compartiendo la cola de atención, cada cual haciendo lo que mejor sabe hacer.
Este es el futuro que estamos construyendo con Invent:
- AI resuelve el 60–80% de los casos repetitivos: restablecimientos de contraseña, preguntas sobre planes, estado de pedidos, aclaraciones de políticas, de forma rápida, precisa y en cualquier canal como WhatsApp, Email, Instagram y otros.
- Las personas se ocupan del 20–40% complejo, emocional o de alto impacto: escalaciones, casos límite con matices, situaciones sensibles para la relación con el cliente.
- Cada vez que una persona resuelve algo nuevo o complicado, el sistema aprende, para que la próxima vez AI pueda ayudar o, al menos, preparar mejor al agente.
- Los responsables y los equipos de operaciones pueden ver dónde AI es confiable, dónde necesita ayuda y dónde faltan documentación o procesos.
Eso es lo que queremos decir cuando decimos:
No te vendemos un bot. Te damos un ecosistema escalable que se conecta con lo que ya tienes, aprende con el tiempo y convierte, sin ruido, el trabajo de soporte doloroso en un esquema humano–AI–humano de colaboración.
El soporte siempre se trata de personas: tus clientes y tu equipo.
Nuestro trabajo es asegurarnos de que AI potencie a ambas partes.
Qué sigue
Si esto resuena contigo, probablemente ya estés sintiendo los límites de las herramientas actuales:
- Has probado algunos chatbots que se veían bien en las demostraciones pero se desmoronaban con tráfico real.
- Has intentado integrar AI en tu help desk y acabaste manteniendo más “pegamento” que automatización.
- Tus agentes son escépticos con AI porque a menudo les hace el trabajo más difícil, no más fácil.
Estamos construyendo Invent para equipos exactamente como el tuyo.
- Si quieres tratar a AI como otro miembro de tu equipo de soporte, no como una caja negra,
- Si te importa la resolución real, no solo las respuestas,
- Si crees que el soporte es, por naturaleza, multijugador,
entonces nos encantaría conversar, mostrarte cómo funciona Invent en tu entorno y escuchar dónde quieres que AI ayude primero.
El futuro del soporte es multijugador.
Empieza a crear tu organización ahora en Invent.
